如何用python在csv文件中新增一列数据

可以使用Python的csv模块来新增一列数据，下面是一个示例代码：

import csv

with open('example.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    header = next(reader)
    rows = list(reader)

header.append('New Column')
for row in rows:
    row.append('New Value')

with open('example_with_new_column.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(header)
    for row in rows:
        writer.writerow(row)

这段代码会打开一个名为example.csv的CSV文件，读取其中的内容并将新增的一列数据写入一个名为example_with_new_column.csv的新文件中。请将示例代码中的'example.csv'替换为需要操作的CSV文件的路径，并按需调整新增数据的名称和值。

相关问题

如何用Python对CSV文件的某列按相同值分组，按分组从第一行到下一行求和，直到求和数值满足指定逻辑条件后，新增列名为标记，将达到指定逻辑条件的行，在标记列中加上指定标记

你可以使用`pandas`库来处理CSV文件，并实现你的需求。下面是一个示例代码来实现你描述的逻辑：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# 根据某列的相同值进行分组
groups = df.groupby('column_name')

# 遍历每个分组
for name, group in groups:
    # 初始化求和变量和标记列
    total = 0
    group['标记'] = ''
    
    # 遍历当前分组的每一行
    for index, row in group.iterrows():
        # 按需求逻辑更新求和变量和标记列
        total += row['要求求和的列']
        if total >= 指定逻辑条件:
            group.at[index, '标记'] = '指定标记'
            break
    
    # 更新原始DataFrame中对应行的标记列
    df.update(group['标记'])

# 保存修改后的DataFrame到CSV文件
df.to_csv('output_file.csv', index=False)

请将代码中的`'your_file.csv'`替换为你的CSV文件路径，`'column_name'`替换为你要按照哪一列进行分组，`'要求求和的列'`替换为你要进行求和的列名，`指定逻辑条件`替换为你的具体条件，以及`'output_file.csv'`替换为你想要保存结果的文件名。运行代码后，将会生成一个新的CSV文件，其中包含了新增的标记列。

用Python从csv文件计算总成绩

假设你的csv文件长这样：

Name,Math,English,Science
John,90,85,92
Alice,80,90,88
Bob,70,75,60

你可以用Python的pandas库读取csv文件，并计算每个学生的总成绩：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('grades.csv')  # 读取csv文件
df['Total'] = df['Math'] + df['English'] + df['Science']  # 计算总成绩
print(df)

输出：

    Name  Math  English  Science  Total
0   John    90       85       92    267
1  Alice    80       90       88    258
2    Bob    70       75       60    205

其中，`df['Total']` 表示新增一列名为 "Total" 的列，其值为 `df['Math'] + df['English'] + df['Science']` 的和。最后输出整张表格即可看到每个学生的总成绩。